windows下安装TensorFlow+keras【Win8.1 + Anaconda3-5.2.0 （ python3.6）+pycharm】

 

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本文主要介绍如何在Windows下安装TensorFlow（TensorFlow在2018年已经支持python3.6了，这里安装的是1.9.0）。当然建议还是在linux下安装，在windows下开发不太方便。

相关背景

网上现有的方法都是教如何在windows下安装虚拟机或者安装docker来完成TensorFlow的安装。

得益于google目前已经支持直接在windows直接安装，本文记录下在windows下通过Anaconda安装TensorFlow的过程。

Why Anaconda

因为Anaconda能够提供强大的包管理功能及虚拟环境，为TensorFlow开发提供便利。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

详细步骤

1、安装Anaconda 
直接在官网下载并安装Anaconda，这里选择64版本。 
（https://www.continuum.io/downloads#windows）

注意，windows下安装TensorFlow，要求python版本是3.6，64位。 
安装完Anaconda，也就安装了python3.6等相关工具

2、安装完成后，打开Anaconda Prompt，创建TensorFlow虚拟环境 
在Prompt中输入（开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ）：

>>> conda create -n tensorflow python=3.6

如果想升级python，激活后，conda  install python=3.6（版本可替换）。

3、进入TensorFlow环境，输入

>>> activate tensorflow

在命令行前，你就可以看到在输入提示符前加了(tensorflow) 
变成了这样：

（tensorflow）...>>>

如果要退出该虚拟环境，输入 deactive tensorflow 即可

如果要删除该虚拟环境，conda remove --name tensorflow --all

4、安装tensorflow 
直接输入：

>>> pip install tensorflow  #可能有个别的文件安装不上，但是没有影响

5、安装pycharm

下载位置https://www.jetbrains.com/pycharm/?fromMenu

设置file->setting->设置python.exe位置，需要定位到上面创建的TensorFlow环境下

例如D:\Users\****\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe

6、安装keras

 

打开Anaconda Prompt,进入tensorflow环境,执行安装keras命令

      activate tensorflow

1. conda install -c conda-forge keras

7、测试tensorflow是否安装成功 

按照以下步骤验证即可：

import tensorflow as tf
import keras
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
print(tf.__version__)
print(keras.__version__)

8.问题

（1）非法指令(吐核)：默认安装的tensorflow版本较新，机器不支持，安装旧版本即可

（win10下python3.5）pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.5.0 （版本可替换）

清华镜像（centos下python2.7）pip install --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

（2）环境变量没有添加就不能执行conda，执行vi /etc/profile，添加

export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH

然后执行source /etc/profile

（3）Fetching package metadata ......清华镜像卡住

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes